一种上颌窦底提升手术种植失败风险的预测分析方法

本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种上颌窦底提升手术种植失败风险的预测分析方法，本发明通过收集患者的CBCT图像和电子病历等信息；对CBCT图像进行感兴趣区域定位预处理和目标结构的标注包括上颌窦形态MS、上颌窦底黏膜SM和剩余牙槽骨RAB；通过训练nn‑UNetv2分割模型，生成三个类别的分割掩膜；构建3D‑ResNet作为网络框架，引入了SE模块，训练三维深度学习预测模型，输出第一概率分数DLScore；进行放射组学特征提取，并输出第二概率分数RadScore；整合以上数据，建立融合预测模型；本发明实现了在上颌窦底提升手术前预测植入失败的风险，以及三维成像数据的重要解剖结构的分析评估，实现了模型输入和输出完全自动化，预测结果准确，可读性和解释性较强。